科目区分 | 専門科目 | 教職科目 | 指定なし |
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単位数 | 1 | 選択・必修・自由 | 選択 |
授業形態 | 講義 | 主な使用言語 | 英語 |
開講時期 | Ⅲ | 履修登録システム | 【使用しない】 |
履修登録期間 | - | 履修取消期限 | - |
プログラム名 | IS | CB | BS | BN | MS | CP | DS |
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履修区分 | ○ | ○ | △ | △ | △ | ○ | ○ |
コア科目 | - | - | - | - | - | - | - |
履修方法 | ・基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。 |
担当責任教員 | 池田 和司 |
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担当教員 | 品川政太朗 |
教育目的/学修到達目標 | 【教育目的】 視覚と言語の融合領域(Vision and Language)分野における、最新の研究動向と深層学習技術について学ぶ。 【学修到達目標】 1) Vision and Language分野の概要・研究動向について説明、記述できる。 2) Vision and Language分野で用いられる技術(GAN、Transformerなどの深層学習モデル)について整理、議論ができる。 3) Vision and Language分野の特徴・課題について俯瞰、表現できる。 4) Vision and Language分野の深層学習モデルについて操作できる。 |
授業概要/指導方針 | 【授業概要/指導方針】 助教によるオムニバス形式の講義。具体的なテーマは下記の通り。3または2テーマずつ並列に開講され、並列テーマは同時に選択できない。各テーマでは4回の講義を行って履修を認定し、2つのテーマについて認定されれば1単位となる。年度あたり最大2単位まで取得できる。 【授業時間外学修(予習・復習等)の目安】 各回毎に授業内で与えられたAssignmentの予習2時間 各回毎に復習2時間程度 |
回数 | 日付 [時間] | 担当教員 | テーマ | 内容 |
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1 | 10/21 [4] | 品川 | Introduction 実世界理解のためのV&L技術 I |
[task] Image recognition, object detection, image-captioning [modeling] CNN, Scene graph, Transformer |
2 | 10/26 [4] | 品川 | 実世界理解のためのV&L技術 II | [task] image-captioning [modeling] RNN, Transformer, text generation with reinforcement learning |
3 | 10/28 [4] | 品川 | インタラクションとコミュニケーションを行うV&Lシステム I | [task] Visual Question Answering, Vision and Language Navigation, Visual dialog, Text-to-image, Referring expression [modeling] V&L pre-trained language models, GAN, VAE, DALL-E, CLIP |
4 | 11/2 [4] | 品川 | インタラクションとコミュニケーションを行うV&Lシステム II | [task] Visual Question Answering, Vision and Language Navigation, Visual dialog, Text-to-image, Referring expression [modeling] V&L pre-trained language models, GAN, VAE, DALL-E, CLIP |
回数 | 日付 | 時間 | 講義室 | 備考 |
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1 | 10/21 | 4 | エーアイ大講義室[L1](IS) | |
2 | 10/26 | 4 | エーアイ大講義室[L1](IS) | |
3 | 10/28 | 4 | エーアイ大講義室[L1](IS) | |
4 | 11/2 | 4 | エーアイ大講義室[L1](IS) |
テキスト | 詳細はWebページにて掲示する。 |
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参考書 | 適宜紹介する。 |
履修条件 | 各テーマで説明する。 |
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オフィスアワー | Eメールで連絡の上、日時を決める (sei.shinagawa@is.naist.jp) |
成績評価の方法と基準 | ・合否で評価する。 ・各テーマで説明する。(基本的にレポート提出による) |
関連科目 | 情報科学特別講義A,C,D |
関連学位 | 理学、工学 |
注意事項 | 隔年開講 |
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